Doctor en Medicina; MSc Estadística Aplicada; Universidad de Barcelona Departamento de Salud Pública - Sección Bioestadística.

Tamaño: px
Comenzar la demostración a partir de la página:

Download "Doctor en Medicina; MSc Estadística Aplicada; Universidad de Barcelona Departamento de Salud Pública - Sección Bioestadística."

Transcripción

1 UNIDAD 5 Captura y gestión de datos Alberto Cobos Doctor en Medicina; MSc Estadística Aplicada; Universidad de Barcelona Departamento de Salud Pública - Sección Bioestadística. En esta unidad del curso de Monitorización de ensayos clínicos se explican los procesos de captura y gestión de datos que se llevan a cabo en el ámbito de la investigación clínica. La finalidad última de estos procesos es la de poder disponer de datos completos y exactos, para llevar a cabo posteriormente el análisis estadístico de los mismos y obtener los resultados del ensayo clínico. Para ello, es necesario que estos datos estén disponibles en un soporte informático y que estén dispuestos en una estructura que permita su análisis. Mientras no se indique explícitamente lo contrario, en esta unidad supondremos que los datos del ensayo se han registrado en un CRD de papel, por lo que la primera necesidad será la de trasladarlos a un soporte informático. La dificultad de disponer y manipular datos en un soporte informático, crece con el volumen de datos y la complejidad de éstos. Si el número de datos es muy limitado y la complejidad es baja, bastará utilizar una hoja de cálculo (p.e., MS Excel). Sin embargo, cuando el volumen de datos es considerable y su complejidad elevada, cualquier operación que deba realizarse con los mismos adquiere notable dificultad. Por ello, es necesario definir explícitamente los procesos que necesitaremos realizar, y utilizar herramientas adecuadas a dichas necesidades. En esta unidad presentaremos los procesos que deben llevarse a cabo, y las herramientas que pueden utilizarse para ello. Podéis consultar el material desde esta página Web del Colegio Oficial de Médicos de Barcelona. También podéis descargarlo en vuestro ordenador y consultarlo sin necesidad de seguir conectados a Internet. Os recomendamos esta última opción. 1

2 1. Datos y bases de datos (BD) Una base de datos (BD) es una colección organizada de datos. Los sistemas de gestión de bases de datos, a los que frecuentemente se alude mediante las siglas DBMS (del inglés DataBase Management Systems), son aplicaciones informáticas especialmente diseñadas para crear y gestionar bases BDs. Aunque existen otros tipos de DBMS, la mayoría de DBMS están basados en un modelo de representación de datos llamado relacional, por lo que se conocen genéricamente como RDBMS (del inglés Relational DBMS). Hay muchos RDBMS disponibles en el mercado. Entre los más conocidos, cabe citar MS Access, MS SQL Server, Oracle, y dbase. Algunos RDBMS son de uso libre, como SQLite, PostreSQL o MySQL. En un RDBMS, los datos se estructuran en una serie de tablas. Las tablas son disposiciones de datos ordenados en filas o registros (records) y columnas o campos (fields). Los campos de una tabla pueden ser de distintos tipos. Aunque las tipologías de campo pueden variar en distintos RDBMS, la mayoría distingue al menos los siguientes tipos de campo: numero entero (integer), número decimal (decimal or float), fecha (date), y cadena de caracteres (character or string). Por ejemplo, el cuadro 1 muestra una tabla de datos demográficos y antropométricos. En dicha tabla, aparecen 7 campos, denominados Centro, Paciente, Fnac, Sexo, Peso, y Talla. Estos campos son de tipo número entero (Centro, Paciente, Visita, Sexo y Talla), número decimal (Peso) o fecha (Fnac, destinado a registrar la fecha de nacimiento). Cada una de las filas de esta tabla representa un paciente, que queda identificado por los campo Centro y Paciente. Los campos que se utilizan para identificar a quién pertenece la información de un registro se denominan claves, o campos clave. Cabe notar que el sexo se ha representado mediante números, utilizando alguna regla o diccionario de codificación (como 1 = hombre, y 2= mujer ). Lo mismo sucede con el centro, (1 = Hospital A, 2 = Hospital B, etc.). Cuadro 1. Ejemplo de tabla de datos demográficos y antropométricos Centro Paciente FNac Sexo Peso Talla /02/ , /02/ , /03/ , /02/ , /02/ ,7 174 Una BD no es más que un conjunto de tablas, que se reconocen mediante un nombre. Conviene que dicho nombre sea indicativo de los datos que contendrá 2

3 la tabla (por ejemplo, podríamos llamar DEMO a la tabla que contendrá los datos demográficos). La primera tarea del gestor de datos es la de decidir como estructurar los datos de un ensayo clínico. Para ello, tendrá que definir las tablas que constituirán la BD del estudio: a cada una de estas tablas tendrá que asignarle un nombre y definir los campos que contiene. 2. Estructura de la BD Aunque no hay una única forma de estructurar un conjunto de datos, es bastante habitual hacerlo de modo que las distintas tablas de la BD alojen datos temáticamente relacionados. Así, es frecuente que las distintas secciones del CRD, como datos demográficos, antecedentes, signos vitales, medicaciones concomitantes, o acontecimientos adversos, se estructuren en una serie de tablas correspondientes a cada una de ellas. El cuadro 2 muestra la lista de las tablas de un estudio hipotético, y los cuadros 3 y 4 ilustran el contenido que podrían tener dos de ellas. Cuadro 2. Lista de tablas de la base de datos de un estudio hipotético Nombre Descripción Tipo CRISEL Criterios de selección Un registro por paciente DEMO Datos demográficos y antropométricos Un registro por paciente ENFCO Enfermedades concomitantes Número variable de registros SIGVIT Signos vitales Un registro por paciente y visita MEDCO Medicaciones concomitantes Número variable de registros AA Acontecimientos adversos Número variable de registros FINEST Fin de estudio Un registro por paciente Cuadro 3. Contenido de la tabla ENFCO. Los campos Centro y Paciente son numéricos (enteros), Enf es una cadena de carácteres, y FDiag (la fecha del diagnóstico) es de tipo fecha. Centro Paciente Enf FDiag 1 1 Diabetes Hipertensión arterial Anemia drepanocítica Pneumotórax Cuadro 4. Contenido de la tabla SIGVIT. Todos los campos se han definido como (números) enteros. Centro Paciente Visita Pulso PAS PAD

4 Centro Paciente Visita Pulso PAS PAD Nótese que la tabla del cuadro 1 (que bien podría ser la tabla DEMO de este estudio hipotético) tendrá un registro por cada paciente. Sin embargo, la tabla SIGVIT (cuadro 4) tendrá un registro por paciente y visita (suponiendo que los signos vitales se registran en cada visita); y la tabla ENFCO (cuadro 3), tendrá un número variable de registros por paciente: el paciente 1 del centro 12, tiene dos enfermedades, mientras que el paciente 3 tiene una sola Documentación de la estructura de la BD El diseño de la estructura de la BD debe documentarse. Aunque la forma de documentar la BD dependerá del RDBMS que utilicemos, el cuadro 5 muestra un posible forma de documentación básica de una BD. Nótese que se proporciona la lista de los campos que incluye cada tabla, así como ciertas características mínimas de cada campo, como son la descripción de su contenido, el tipo de campo y, en el caso de variables codificadas, el nombre del diccionario de codificación (cuyo contenido se documenta en el cuadro 6). La definición del tipo de campo depende de las opciones disponibles en cada RDBMS, pero casi todos los RDBMS distinguen al menos cuatro tipos de campo: números enteros, números decimales, fechas y cadenas de caracteres. La denominación de estos tipos puede variar entre distintos RDBMS (por ejemplo, los números decimales sulen denominarse mediante términos como REAL, FLOAT, DOUBLE, o DECIMAL; las cadenas de caracteres mediante términos como CHAR, VARCHAR o STRING). En nuestro ejemplo, hemos utilizado los términos INTeger, REAL, DATE y STRING. En los campos de tipo INT, se indica el número máximo de dígitos. Así, si el campo Paciente se define como INT 3, significa que podremos introducir números del 1 al 999, pero no será posible escribir un número de más de tres dígitos (como por ejemplo 1000). En los de tipo REAL (número decimal), se indica el número máximo de caracteres (incluyendo el separador decimal), y el número de decimales. Así, REAL 5.1 en el campo Peso, significa que podremos poner un solo decimal, y un total de cinco caracteres contando con el punto (o la coma) decimal. Por tanto, será posible escribir un peso de 105,8 Kg, pero no será posible entrar valores como 95,55 ó 1015,3. Los campos codificados como el centro, los criterios de inclusión, el sexo, o la visita, requieren un diccionario de codificación que se identifica con un nombre. De este modo se puede documentar aparte el contenido de estos diccionarios, como se ha hecho en el cuadro 6. 4

5 Cuadro 5. Estructura de la BD de un estudio hipotético Tabla Campo Descripción Tipo Dicionario CRITSEL Centro Código del centro INT 3 centros CRITSEL Paciente Número de paciente INT 3 - CRITSEL CI1 Criterio de inclusion nº 1 INT 1 sino CRITSEL CI2 Criterio de inclusion nº 2 INT 1 sino CRITSEL CI3 Criterio de inclusion nº 3 INT 1 sino DEMO Centro Código del centro INT 3 centros DEMO Paciente Número de paciente INT 3 - DEMO FNac Fecha de nacimiento (dd-mm-aaaa) DATE - DEMO Sexo Sexo INT 1 - DEMO Peso Peso (Kg) REAL DEMO Talla Talla (cm) INT 3 - ENFCO Centro Código del centro INT 3 centros ENFCO Paciente Número de paciente INT 3 - ENFCO Enf Enfermedad CHAR 80 - ENFCO FDiag Fecha del diagnóstico (dd-mm-aaaa) DATE - SIGVIT Centro Código del centro INT 3 centros SIGVIT Paciente Número de paciente INT 3 - SIGVIT Visita Número de visita INT 2 visitas SIGVIT Pulso Pulso arterial (lpm) INT 3 - SIGVIT PAS Presión arterial sistólica (mm Hg) INT 3 - SIGVIT PAD Presión arterial diastólica (mm Hg) INT 3 - AA FINEST Cuadro 6. Diccionarios de codificación Diccionario Valor Descriptor sino 1 Sí sino 2 No centros 1 Hospital A centros 2 Hospital B centros centros 10 Hospital J sexo 1 Hombre sexo 2 Mujer visitas 1 Visita de inclusión visitas 2 Visita de seguimiento (1 mes) visitas visitas 5 Visita de seguimiento (12 meses) 5

6 Dependiendo del RDBMS, pueden definirse otras características de cada campo, como las siguientes: Clave interna: si se trata de un campo que es una clave de la tabla a la que pertenece dicho campo Clave externa: si se trata de un campo que es una clave de otra(s) tabla(s) Requerido: si es un campo requerido, es decir, que no podrá dejarse en blanco Valor por defecto: si al crearse un nuevo registro en la tabla, debe adoptar por defecto el valor indicado (por ejemplo, si todos los registros de la tabla DEMO deben tener un 1 en el campo Visita, a este campo se le podría asignar el valor por defecto 1, de modo que no sería necesario entrar este valor para cada nuevo registro que se añada a la tabla. Calculado: si se trata de un campo que no está presente en el CRD, sino que se calcula a partir de otros mediante cierta fórmula. Por ejemplo, en la tabla DEMO, se podría haber añadido el Índice de Masa Corporal (IMC), calculado a partir del peso y la talla, mediante la fórmula IMC = Peso (kg) / [ Talla (cm) / 100 ] 2. La documentación de la BD debe permitir establecer la correspondencia entre los campos de las tablas de la BD y los ítems del CRD. Aunque esto puede conseguirse de distintas maneras, es muy habitual hacerlo mediante un CRD anotado. Un CRD anotado es un CRD (en blanco), en el que se ha escrito, al lado de cada item, el campo (y la tabla) de la BD en que se introducirá dicho item. A veces se anotan también algunas características del campo, como el nombre del diccionario asociado (si se trata de un campo codificado), el tipo de campo, si se trata de un campo calculado a partir de otros mediante cierta fórmula, etc Creación de la BD Una vez decidida la estructura de la BD, habrá que crearla. Nuevamente, la forma de hacerlo depende del RDBMS utilizado, pero en muchos casos se hace mediante un lenguaje informático denominado SQL, que implementan los RBDMS. Mediante este lenguaje, pueden escribirse y ejecutarse sentencias como las siguientes: create database MI_BD; create table DEMO ( Centro INT(3), Paciente INT(3), Fnac DATE(), Sexo INT(1), Peso FLOAT(5.1), Talla INT(3) ); Al ejecutar la primera sentencia, crearíamos una nueva BD denominada MI_BD. Al ejecutar la segunda sentencia, crearíamos una nueva tabla denominada DEMO, que tendría los campos definidos en el cuadro 5 para esta tabla. Para facilitar estas tareas, algunos RDBMS, como MS Access, disponen de una interfaz gráfica de usuario que permiten definir los campos de las tablas sin 6

7 necesidad de programar las sentencias SQL. El cuadro 7 muestra la interfaz de MS Access, que se ha utilizado para crear la tabla DEMO. Los campos Centro y Paciente se han definido como claves internas (símbolo de llave a la izquierda del nombre del campo). En la parte inferior se muestran las propiedades que definidas para el campo resaltado (Peso). Cuadro 7. Creación de la tabla DEMO mediante MS Access 3. Proceso de entrada de datos (ED) Una vez definida la estructura de la BD, es necesario disponer de un medio para introducir los datos. Para ello es necesario construir formularios que faciliten la tarea de entrada de datos. Algunos RDBMS, como MS Access, disponen de herramientas para construir formularios de un modo más o menos sencillo. El cuadro 8 muestra el aspecto de un formulario básico para la tabla DEMO, construido mediante MS Access. Los campos centro, visita y sexo, tienen listas desplegables para escoger el valor adecuado. Los restantes campos tienen cajas de texto. Para minimizar los errores de entrada de datos, es habitual realizar una doble entrada de datos, idealmente llevada a cabo por operadores distintos (si las dos entradas las realiza el mismo operador, es probable que ciertos errores cometidos en la primera entrada se reproduzcan de forma idéntica en la segunda). 7

8 Hay diversas formas de organizar la doble entrada. Una de ellas, consiste en realizar las dos entradas de forma independiente, posteriormente compararlas y resolver las discepancias consultando de nuevo el valor que consta en el CRD. Una forma alternativa consiste en que, al realizar la segunda entrada, se compara con la primera entrada de forma automática, y si no hay coincidencia de datos entre ambas, salta una alarma para que el operador que realiza la segunda entrada verifique de nuevo el valor en el CRD e introduzca el dato correcto. Naturalmente, esto exige que el sistema utilizado sea capaz de tal automatismo. Cuadro 8. Formulario de entrada de datos para la tabla DEMO confeccionado con MS Access La doble entrada es un método muy adecuado para minimizar errores de entrada de datos numéricos o de fecha, pero es muy poco eficiente para datos de tipo texto. La razón es que con frecuencia se producen diferencias poco o nada relevantes entre ambas entradas, que resultarán a pesar de todo en una discrepancia. Algunos ejemplos de ello son: Mayúsculas y minúesculas ( vómitos y Vómitos ) Los acentos ( vómitos y vomitos ) Los espacios en blanco ( vómitos y vómitos ) Los números romanos ( Diabetes tipo 2 y Diabetes tipo II ) Por esta razón, es frecuente que no se realice doble entrada de los textos, y en su lugar, se opte por una verificación posterior ( proof reading ) de los textos entrados en una única ocasión. Dicha verificación consiste en preparar un listado de estos textos, convenientemente identificados, y verificar que son correctos por comparación con el texto escrito en el CRD. Es muy aconsejable que la entrada de datos se realice bajo un procedimiento normalizado de trabajo (PNT) que constituirá una guía para el personal de entrada de datos y que indica en cada caso cómo hay que proceder ante determinadas incidencias, como valores ilegibles, datos imposibles, etc. 8

9 Adicionalmente, es recomendable preparar un manual de instrucciones específicas para la entrada de datos de cada EC, que instruya acerca de cómo proceder con los aspectos específicos del ensayo clínico no cubiertos en el PNT así como ante las incidencias o situaciones imprevistas. Una interesante alternativa a la entrada de datos manual, es la utilización de aplicaciones informáticas que permiten leer automáticamente los datos escritos en el CRD, a partir de una imagen del mismo capturada mediante un scanner y un software de OCR (Optical Character Recognition), e incorporarlos a la BD. Aunque este tipo de herramientas es eficiente para interpretar casillas de verificación (checkboxes), siguen siendo poco fiables para interpretar la escritura manual, ya se trate de números o, sobre todo, de textos. Por ello, en caso de que se utilicen estas herramientas, es imprescindible configurarlas de manera que, antes de incorporar el dato interpretado por el OCR a la BD, sea necesaria una verificación por parte de un operador. Con independencia de la modalidad que se haya utilizado para entrar los datos, es recomendable someter el proceso a un control de calidad. Para ello, se selecciona una muestra aleatoria de pacientes (o de datos), se obtiene un listado de los datos seleccionados a partir de la BD, y se realiza una verificación comparándolos con el CRD. En caso de que la tasa de errores sea nula o muy pequeña, se da por bueno el proceso. Sin embargo, si la tasa de errores supera ciertos límites tolerables (que pueden depender del tipo de ensayo clínico y del tipo de datos), se extiende la verificación al resto de pacientes/datos. 4. Plan de validación de los datos La doble entrada de datos permite minimizar los errores de transcripción de datos desde el CRD a la BD. Sin embargo, en muchas ocasiones el CRD contiene carencias de información (datos ausentes), datos sospechosos de ser erróneos (p.ej., fecha de visita en domingo, peso de 142 Kg), datos claramente erróneos (p.ej., valores incompatibles con la vida, como potasio plasmático de 42 meq/l), o datos inconsistentes (diabetes tipo 1 sin tratamiento con insulina). Por ello, tras finalizar la doble entrada de datos y resolver las posibles discrepancias entre ambas entradas, es necesario verificar que los datos no contienen errores o inconsistencias provenientes del CRD. En el cuadro 9 se muestran distintos tipos de verificaciónes que a menudo se realizan sobre las bases de datos de los ensayos clínicios. Nótese que los dos primeros tipos (detección de missings y reglas de rango) son univariantes, es decir, se refieren a una sola variable; mientras que los tres siguientes son multivariantes, es decir, involucran a más de una variable. 9

10 Cuadro 9. Tipos de verificaciones frecuentemente incluídas en el PVD Tipo de verificación Detección de valores ausentes (missing) Reglas de rango Reglas de orden Reglas de incremento Reglas lógicas Ejemplo La edad no está ausente La edad está comprendida entre 18 y 65 años La fecha de la visita 2 es posterior a la de la visita 1 El cambio de peso en dos visitas consecutivas es inferior a un 5% Si un acontecimiento adverso se considera resuelto, entonces debe facilitarse la fecha de finalización del mismo Dado que el número de verificaciones que podemos llevar a cabo es potencialmente muy elevado, conviene establecer un plan de validación de datos (PVD), es decir, una lista explícita de dichas verificaciones Confección de un PVD Para elaborar un PVD, es necesario revisar detenidamente el CRD, y pensar en los posibles errores de cumplimentación. Esta tarea no es en absoluto sencilla y requiere considerable experiencia en gestión de datos, además de conocimientos médicos sobre la indicación y tratamientos del ensayo. Como estos dos tipos de conocimiento se combinan en una sola persona, es recomendable que el PVD se realice de manera colaborativa entre un gestor de datos y un experto en la indicación dels ensayo. Un error frecuente, al elaborar un PVD, es pretender que éste sea absolutamente exhaustivo, de forma que permita identificar cualquier posible error en los datos. Esta pretensión es ingenua por varias razones. En primer lugar, porque el número de posibles errores aumenta exponencialmente con el número de variables registradas en el CRD, y para CRDs medianamente complejos, puede ser muy elevado. En segundo lugar, porque es muy difícil anticipar algunos errores y, por mucho que lo intentemos, la realidad siempre acabará sorprendiéndonos con situaciones que no supimos prever. Por último, porque redactar reglas lógicas que detecten posibles inconsistencias entre diversas variables es más difícil de lo que pudiera parecer a primera vista. Para tomar conciencia de ésta dificultad, plantéese el alumno todas las posibles combinaciones de resultados de las siguientes variables, y decida cuáles son inconsistentes y cuáles no: sexo (hombre / mujer / missing), anticoncepción fiable (sí / no / missing), y menopausia (si / no / missing). Por lo demás, no todos los datos de un CRD son igualmente importantes, y es muy aconsejable concentrar la atención en los que sí lo son. Por lo tanto, a la hora de diseñar el PVD, conviene identificar primero los datos críticos y priorizar (si no limitarse a) la verificación de éstos. 10

11 En general, los datos más importantes de un ensayo clínico son: La variable principal, o las variables necesarias para evaluar la variable principal (cuando ésta es una variable derivada). Los datos de los que dependa la inclusión de un paciente en cada uno de los conjuntos de análisis previstos (en la sección de análisis estadístico del protocolo). Típicamente, éstos será los criterios de selección y los datos de cumplimineto del tratamiento del ensayo, pero pueden ser necesarios otros datos (como por ejemplo la administración de tratamientos concomitantes prohibidos, o el valor basal de la variable principal si lo hay). Los datos de seguridad: acontecimientos adversos, y signos vitales. Las variables necesarias para la evaluación de objetivos secundarios Documentación del PVD Parar redactar el PVD, es recomendable estructurarlo según las tablas de la BD (o lo que suele ser lo mismo, las secciones del CRD). Para cada una de estas tablas, se especificará una lista de verificaciones a realizar (a veces denominadas reglas de verificación). Cada una de ellas debe identificarse con un código único, e idealmente debería especificarse al menos dos cosas: la regla lógica que se verificará, y la forma en que se describirá el problema detectado mediante dicha regla. La cuadro 10 muestra una posible forma de documentar las reglas de verificación para algunas de las tablas de ejemplo presentadas anterioremente. Nótese que las reglas se expresan como una condición, y una evaluación de dicha condición. Si la evaluación es como se indica, se emitirá una query, con el texto indicado. Cuadro 10. Ejemplo de documentación de las reglas de un PVD Id regla Ejemplo Demo01 Condición 18 Edad 65 Evaluación Se emitirá query si la condición es FALSA Texto query La edad no está comprendida en el rango previsto por el protocolo (18 a 65). Por favor confirme que el valor es correcto. Demo02 Condición Sexo = missing Evaluación Se emitirá query si la condición es CIERTA Texto query No se indica el sexo del paciente. Por favor facilite este dato. Sigvit01 Condición PAS > PAD Evaluación Se emitirá query si la condición es FALSA Texto query PAS no es mayor que PAD. Por favor revise estos datos. 11

12 Una vez diseñado el PVD, (y revisado y aprobado por quien proceda), se procederá a programar las reglas mediante algún lenguaje que permita realizar estas verificaciones de manera automática sobre la BD. Una vez programadas las reglas, es necesario verificar que se han programado correctamente ( también es posible cometer errores cuando se programa!), por lo que los programas informáticos que implementan las reglas tendrán que validarse antes de ser utilizados. Aunque la mayoría de las reglas de validación pueden implementarse mediante reglas lógicas, éste no siempre el caso. Por ejemplo, a pesar de que las enfermedades y los tratamientos concomitantes se codifiquen mediante diccionarios estándar (como ICD9 o MedDRA y WHODRUG), no es planteable en la práctica programar una regla para verificar la consistencia entre ambos tipos de información. En tales casos, es necesario realizar una revisión visual de estos datos a partir de listados elaborados a tal efecto. Esta revisión debe realizarla una persona con los conocimientos médicos necesarios para poder evaluar posibles inconsistencias (como por ejemplo, diabetes tipo I sin insulina). Esta necesidad complica ciertamente la ejecución del plan de validación Programación del PVD Una de las grandes ventajas de utilizar un RDBMS para la gestión de los datos de un ensayo clínico, es la capacidad de manipulación de datos que ofrecen. Prácticamente todos los RDBMS, implementan el llamado lenguaje SQL (siglas del término inglés Structured Query Languaje), del que ya hemos hablado en relación con la creación de la BD. Este lenguaje permite realizar consultas (queries) a la BD. Ilustraremos la utilidad de este lenguaje mediante algunos ejemplos. Supongamos que deseamos verificar los valores de peso que se han introducido en la tabla SIGVIT. En particular, queremos detectar si hay valores poco creíbles, por ser demasiado elevados o demasiado bajos. La siguiente consulta SQL permitiría calcular el máximo y el mínimo de los valores del campo Peso: select min(peso), max(peso) from DEMO y el resultado de ejecutar esta consulta sobre la BD del estudio hipotético, sería algo parecido la cuadro

13 Cuadro 11. Resultado de la consulta SQL para calcular valores extremos del peso MínDePeso MáxDePeso Como ha salido un máximo de 172 Kg, y este valor es sospechosamente elevado, queremos identificar el paciente que tiene este valor de peso. Además, queremos saber si hay otros valores de peso, por debajo del máximo, que también son sospechosos de ser erróneos. La siguiente consulta SQL permitiría verificar ambas cosas (se incluye también el campo talla): select Centro, Paciente, Peso, Talla from DEMO where Peso > 100 El resultado de esta consulta podría ser como se muestra en la cuadro 12. Hay un único paciente con peso > 100, y es el paciente 3 del centro 4. Además, el valor de talla es sospechosamente bajo, por lo que es posible que se haya cometido un error, entrando el peso en el campo de la talla y viceversa. Cuadro 12. Resultado de la consulta SQL para identificar casos con peso > 100 Centro Paciente Peso Talla También pueden realizarse consultas SQL para detectar valores ausentes (missing), o para comparar valores de distintos campos de una tabla (por ejemplo, fecha inicio de un acontecimiento adverso > fecha de su finalización), o consultas realmente complejas que involucren campos de distintas tablas. Como curiosidad, el término queries utilizado en el entorno de los ensayos clínicos para referirse a los problemas detectados en los datos, tiene su origen en las consultas (queries) que se realizan sobre la BD mediante el lenguaje SQL (Structured Query Languaje). Por limitaciones de extensión, no podemos detenernos a explicar el lenguaje SQL en toda su extensión. Sin embargo, sí que consideramos importante advertir al alumno que, si pretende realizar tareas de gestión de datos, aprender dicho lenguaje es una de las mejores inversiones que puede realizar. Existen muchos libros y tutoriales de SQL. En la sección de Enlaces de Interés, al final de esta unidad, recomendamos uno que consideramos apropiado para iniciar el estudio de este lenguaje. 13

14 5. Gestión de queries Una vez validado el PVD programado, se ejecutará sobre la BD, obteniendo como resultado el conjunto de problemas detectados en los datos. Para cada uno de ellos, se emitirá una solicitud de aclaración (o query) al investigador responsable del paciente, quien facilitará la aclaración oportuna y, finalmente, ésta se incorporará a la BD. Para facilitar este proceso, conviene que las aclaraciones se realicen en un formato que permita al investigador las aclaraciones oportunas en el mismo documento. Estos documentos se conocen a veces como formularios de queries. Los formularios de queries deben elaborarse de manera que queden ordenados por centro y paciente, y deben incluir los identificadores necesarios: estudio, centro, paciente, visita, sección (o página) e item del CRD. Además del texto que describe el problema detectado en cada caso, es imprescindible reservar un espacio para que el investigador pueda responder la aclaración oportuna a cada problema. Conviene imprimir dos copias de los formularios de queries: una de ellas quedará en posesión del investigador (quien la integrará en su archivo) y la otra será devuelta al gestor de datos (quien la adjuntará al CRD del paciente). Con esta copia el gestor de datos procederá a actualizar la BD, manteniendo un registro de los cambios efectuados (audit trail), de forma que todo cambio sea trazable y que esté refrendado por la aclaración facilitada por el investigador en un formulario de queries. 6. Codificación de textos Ciertos datos registrados en el CRD son textos libres. Notables ejemplos, presentes en todo ensayo clínico, son las enfermedades concomitantes, los tratamientos previos o concomitantes, y los acontecimientos adversos. Los datos de tipo texto requieren de un proceso de codificación para que el resultado de su análisis sea práctico. Considérese los siguientes textos registrados como acontecimientos adversos en los CRD de siete pacientes: Dolor de cabeza Dolor cabeza Cefalea Cefalea parieto-temporal Cefalea ocasional Cefalea intensa Cefalalgia Todos estos términos describen esencialmente el mismo tipo acontecimiento adverso (aunque algunos incluyen detalles sobre la localización o la intensidad). Al analizar los acontecimientos adversos, posiblemente mediante una tabla de frecuencias, el resultado será una tabla muy larga, en la que aparecerá cada uno de estos términos, con una frecuencia muy baja (quizás 14

15 unitaria). Sin embargo, para interpretar los resultados, sería mucho más conveniente que en dicha tabla apareciera el término Cefalea, con una frecuencia de 7 pacientes. Éste es precisamente el propósito de la codificación de textos: reunir todos los textos que pueden considerarse sinónimos, bajo un único descriptor preferido. El problema de la diversidad de textos que pueden referirse a una misma cosa, que hemos ilustrado para los acontecimientos adversos, ocurre también con los tratamientos (p.ej., considérense los textos Aspirina, Ácido acetilsalicílico, Aspirina comprimidos ), con las enfermedades concomitantes ( Hipertensión arterial, HTA, Hypertensión esencial, HTA idiopática ) y, en general, con cualquier campo abierto que haya en el CRD. Por esta razón, los campos de texto deben codificarse antes de proceder al análisis estadístico de los datos. La codificación de textos puede realizarse ad-hoc o mediante diccionarios estándar, pero si se dispone de diccionarios estándar, es aconsejable utilizarlos. Los diccionarios estándar son colecciones terminológicas más o menos exhaustivas y estructuradas, a menudo de manera jerárquica. Algunos diccionarios ampliamente utilizados son los siguientes: ICD9, para la codificación de enfermedades. ATC, para la codificación de medicamentos. MedDRA, para la codificación de acontecimientos adversos. El proceso de codificación consiste en asignar el código más apropiado del diccionario que hayamos decidido utilizar, al texto que se ha escrito en el CRD (y posteriormente se ha trasladado a la BD). La labor de codificar mediante diccionarios estándar requiere de conocimientos extensos de terminología médica, pero también de conocimiento del diccionario estándar utilizado, para seleccionar el código más adecuado a un término escrito por el investigador en el CRD. La codificación ad-hoc, se utilizada cuando no se dispone de diccionarios estándar. Esto sucede típicamente en preguntas referentes al motivo por el que no se realizó una prueba (como un cultivo de esputo), o una visita de seguimiento, o cualquier procedimiento del ensayo. En tales casos, lo más razonable es revisar todos los textos incluidos en el campo de texto, y decidir arbitrariamente los términos preferidos para describir estos textos. Así, descripciones como el paciente no expectora, esputo mínimo, o muestra de esputo insuficiente, podrían codificarse todos ellos mediante el término preferido ausencia de muestra o muestra insuficiente. 7. Cierre de la BD Cuando la ejecución del PVD no produce resultados (no detecta problemas en la BD), o cuando los que produce se consideran menores o irresolubles, se da por terminado el proceso de revisión de datos y se procede a proteger contra escritura la BD, para impedir cualquier cambio o modificación ulterior. Esta acción se denomina a veces cerrar (lock) o congelar (freeze) la BD. 15

16 De esta forma, la BD se declara cerrada de mutuo acuerdo entre el gestor de datos y el responsable del proyecto. A partir de ese momento, la BD podrá accederse para lectura, pero no podrá modificarse. Es aconsejable documentar el cierre de la BD y la conformidad de los responsables, explicitando la composición de la BD (archivos) y su ubicación (directorios). A partir de este momento la BD puede utilizarse para el análisis estadístico, pero siempre sin alterar su contenido. Puede ocurrir que, tras el cierre de la BD, se detecte algún problema en los datos que pasó inadvertido. Ello puede motivar la reapertura de la BD para enmendar el problema. En los ensayos enmascarados, si esto ocurre antes de desvelar el código de tratamiento, basta la aprobación de los responsables del ensayo clínico para proceder a desproteger la BD, realizar los cambios necesarios, y proteger de nuevo la BD. Si, por el contrario, surge la necesidad de desproteger la BD tras desvelar el ciego, el procedimiento es similar pero los motivos de la reapertura deben documentarse de forma clara y precisa, con justificación especifica de todos y cada uno de los cambios efectuados. 8. Herramientas específicas para la gestión de datos de ensayos clínicos Aunque la BD de un ensayo clínico se puede organizar mediante RDBMS genéricos como los que hemos mencionado anteriormente (véase la sección 2), existen herramientas específicamente diseñadas para la gestión de datos de ensayos clínicos, como Oracle Clinical, y OpenClinica, que facilitan muchas de las tareas a realizar durante la gestión de datos de un ensayo clínico. Estas soluciones incorporan toda la funcionalidad necesaria a través de interfaces gráficas, de odo que los usuarios no necesiten tener habilidades de programación. Entre las funcionalidades podemos citar las siguientes: Diseño de la BD Diseño de las pantallas de entrada de datos Comparación de doble entrada y resolución de discrepancias Facilidades para la revisión de datos y definición de reglas de validación Facilidades para la codificación de textos Audit Trail o registro de cambios realizados en los datos Acceso a través de internet (ecrd) Definición de roles de usuario (como datamanager, data entry, etc.) Control de seguridad (acceso mediante contraseña) Aunque posiblemente este tipo de soluciones son las óptimas para organizaciones de investigación clínica de gran tamaño, su utilización en 16

17 organizaciones de pequeño tamaño puede ser problemática, tanto por el coste de adquisición, como por la complejidad de implementación. 9. Clinical Data Interchange Standards Consortium (CDISC) El Clinical Data Interchange Standards Consortium (CDISC), es una organización global, abierta, multidisciplinaria y sin ánimo de lucro, que establece estándares para la captura, intercambio, envío y archivo de datos de investigación clínica. La misión principal de CDISC es desarrollar y mantener estándares de datos globales independientes de plataforma que permitan la interoperabilidad de systemas de información, para mejorar la investigación clínica y otras areas relacionadas con el cuidado de la salud. Entre los objetivos del CDISC podemos destacar los siguientes: Definir los estándares de intercambio de datos, sin limitación del proceso o de la aplicación implementada. Asegurar que los estándares son independientes de la plataforma y de la aplicación informática. Disminuir el tiempo del ciclo del programa de desarrollo de fármacos y su coste. Definir un modelo de datos estándar que se ajuste a los requisitos anteriores. Definir una nomenclatura estándar relacionada con la adquisición e intercambio electrónico de la información procedente de los ensayos clínicos. Actualmente, la mayoría de las compañías farmacéuticas y de las CRO están realizando un esfuerzo importante en la creación o adaptación de sus CRD, bases de datos y metadatos, a este estándar común. 17

18 9.1 Captura Electrónica de Datos (CED) y su impacto sobre los procesos de gestión de datos La utilización de sistemas de captura electrónica de datos tiene un notable impacto en los procesos de gestión de datos. El cuadro 13 ilustra los diferentes tiempos en que estos procesos tienen lugar, cuando se trabaja con un CRD en papel o con un sistema de CED. Cuadro 13. Diferencias entre CRD en papel y CED Cuando se utiliza un CRD en papel, la única tareas de gestión de datos que debe finalizarse antes de incluir al primer paciente es la preparación del propio CRD. Aunque no conviene rertasarlas demasiado, las tareas de definición de la estructura de la BD, creación de la BD y del sistema de grabación de datos, definición y programación del plan de validación (PV) de datos, pueden realizarse durante el reclutamiento. La grabación, la verificación de datos (ejecución del PV) y la gestión de queries, no podrán finalizarse hasta después de que haya finalizado el reclutamiento (y el seguimiento) de todos los pacientes. Sin embargo, cuando se untiliza un sistema de CED, la definición y la creación de la BD, el sistema de grabación (pantallas para entrada de datos o ecrd) y la definición y programación del plan de validación de datos, deben realizarse antes de la inclusión del primer paciente. Durante el reclutamiento (y seguimiento), se grabarán los datos, se ejecutarán las reglas de validación, y se generarán y resolverán las queries. En consecuencia, cuando finaliza el ensayo (última visita del último paciente), podrá procederse al cierre de la BD y al análisis estadístico. Por lo tanto, la utilización de un sistema de CED, tiene dos implicaciones fundamentales: la dilatación de la fase de planificación del ensayo, y el acortamiento del tiempo necesario para disponer de los resultados del análisis estadístico, desde la finalización del ensayo (última visita del último paciente). 18

19 Resumen En esta unidad se ha presentado los distintos procesos que típicamente se integran bajo el término gestión de datos de ensayos clínicos: el diseño y la creación de la BD, la preparación de un sistema para introducir los datos en la BD, la introducción de los datos, su revisión sistemática mediante el diseño, la programación y la ejecución de un PVD, la gestión de queries, la codificación de textos, y el cierre de la BD. Por último, se ha discutido el impacto que tienen los sistemas de CED en estos procesos. 19

20 Ejercicio 1 En un ensayo de disfunción eréctil, el CRD incluye la sección de datos demográficos que se muestra en la cuadro 14. El ensayo e lleva a cabo en 20 centros, y se pretende reclutar un total de 120 pacientes de forma competitiva, pero con un mínimo de 4 pacientes por centro. En cada centro, los pacientes se identifican mediante el número de orden de inclusión en el ensayo (1, 2, ). Cada paciente realiza 3 visitas: inclusión, al mes y a los 6 meses de la inclusión. 1. Diseñe la tabla de la BD que contendrá los datos de esta sección del CRD, utilizando la plantilla que se muestra en la cuadro Anote esta sección del CRD para reflejar la correspondencia entre las respuestas que se registran en el mismo, y los campos de la tabla de la BD. Cuadro 14. Sección de datos demográficos del CRD de un ensayo en disfunción eréctil Visita 1 Cuadro 15. Plantilla para diseñar la tabla de demografía de la BD Tabla Campo Descripción Tipo Dicionario Requerido 20

República Bolivariana de Venezuela Ministerio Popular de Educación y Deportes UNEFA Cátedra: Base de Datos Unidad I. Introducción

República Bolivariana de Venezuela Ministerio Popular de Educación y Deportes UNEFA Cátedra: Base de Datos Unidad I. Introducción República Bolivariana de Venezuela Ministerio Popular de Educación y Deportes UNEFA Cátedra: Base de Datos Unidad I. Introducción Dato: Hecho o valor a partir del cual se puede inferir una conclusión.

Más detalles

BASE DE DATOS UNIVERSIDAD DE LOS ANDES FACULTAD DE MEDICINA T.S.U. EN ESTADISTICA DE SALUD CATEDRA DE COMPUTACIÓN II. Comenzar presentación

BASE DE DATOS UNIVERSIDAD DE LOS ANDES FACULTAD DE MEDICINA T.S.U. EN ESTADISTICA DE SALUD CATEDRA DE COMPUTACIÓN II. Comenzar presentación UNIVERSIDAD DE LOS ANDES FACULTAD DE MEDICINA T.S.U. EN ESTADISTICA DE SALUD CATEDRA DE COMPUTACIÓN II BASE DE DATOS Comenzar presentación Base de datos Una base de datos (BD) o banco de datos es un conjunto

Más detalles

SOLUCIÓN CASO CÁLCULO DE GASTOS DE VIAJE

SOLUCIÓN CASO CÁLCULO DE GASTOS DE VIAJE SOLUCIÓN CASO CÁLCULO DE GASTOS DE VIAJE La cumplimentación del parte de dietas requerirá de la introducción de algunos datos como: el nombre del empleado, la fecha de inicio del viaje, la fecha de finalización,

Más detalles

CONSULTAS CON SQL. 3. Hacer clic sobre el botón Nuevo de la ventana de la base de datos. Aparecerá el siguiente cuadro de diálogo.

CONSULTAS CON SQL. 3. Hacer clic sobre el botón Nuevo de la ventana de la base de datos. Aparecerá el siguiente cuadro de diálogo. CONSULTAS CON SQL 1. Qué es SQL? Debido a la diversidad de lenguajes y de bases de datos existentes, la manera de comunicar entre unos y otras sería realmente complicada a gestionar de no ser por la existencia

Más detalles

Ministerio de Educación Base de datos en la Enseñanza. Glosario

Ministerio de Educación Base de datos en la Enseñanza. Glosario Ministerio de Educación Base de datos en la Enseñanza. Glosario Instituto de Tecnologías Educativas 2011 Glosario Glosario GLOSARIO Archivo Un archivo es un elemento que contiene información y que a su

Más detalles

Formato condicional... 3. Herramientas para el manejo de datos... 4. Tablas (Listas)... 4. Subtotales... 6. Filtros Avanzados... 7

Formato condicional... 3. Herramientas para el manejo de datos... 4. Tablas (Listas)... 4. Subtotales... 6. Filtros Avanzados... 7 Contenido Formato condicional... 3 Herramientas para el manejo de datos... 4 Tablas (Listas)... 4 Subtotales... 6 Filtros Avanzados... 7 Validación de datos... 9 Consolidar datos... 12 Análisis Y si...

Más detalles

SISTEMAS DE GESTIÓN DE BASE DE DATOS SGBD / DBMS

SISTEMAS DE GESTIÓN DE BASE DE DATOS SGBD / DBMS Universidad de Carabobo Facultad Experimental de Ciencias y Tecnología Departamento de Computación Unidad Académica Base de Datos SISTEMAS DE GESTIÓN DE BASE DE DATOS SGBD / DBMS Integrantes: Fidel Gil

Más detalles

Manual de aplicación GRACIA4

Manual de aplicación GRACIA4 19/07/2010 FUNDACIÓN PARA LA GREGORIO MARAÑÓN GRACIA4 SAT20091558 Versión 0.1 Nivel de Seguridad N0 - Público, contiene datos personales Autores Ignacio Gómez Aprobación: David Nieto SATEC. Sistemas Avanzados

Más detalles

Base de datos en Excel

Base de datos en Excel Base de datos en Excel Una base datos es un conjunto de información que ha sido organizado bajo un mismo contexto y se encuentra almacenada y lista para ser utilizada en cualquier momento. Las bases de

Más detalles

Software for glucose data management. Manual

Software for glucose data management. Manual Software for glucose data management Manual Índice Nociones básicas...2 Iconos...3 Obtención de datos...7 Imprimir...7 Importar / Exportar...8 Añadir Paciente...8 Funciones...12 Paciente...13 Glucosa...14

Más detalles

Unidad 1. Introducción a los conceptos de Bases de Datos

Unidad 1. Introducción a los conceptos de Bases de Datos Unidad 1 Introducción a los conceptos de Bases de Datos 1.1 Definición de Base de Datos Dato: Conjunto de caracteres con algún significado, pueden ser numéricos, alfabéticos, o alfanuméricos. Información:

Más detalles

Firmar Solicitud. Manual de usuario

Firmar Solicitud. Manual de usuario Firmar Solicitud Manual de usuario Madrid, Marzo de 2014 ÍNDICE 1. INTRODUCCIÓN... 3 2. PANTALLAS... 4 2.1. Login... 4 2.2. Ayuda... 4 2.3. Pantalla de Solicitudes de Registro... 5 2.4. Listado de documentos

Más detalles

CAPITULO 1. Introducción a los Conceptos Generales de Bases de Datos Distribuidas

CAPITULO 1. Introducción a los Conceptos Generales de Bases de Datos Distribuidas CAPITULO 1 Introducción a los Conceptos Generales de 1.1 Preliminares Las empresas necesitan almacenar información. La información puede ser de todo tipo. Cada elemento informativo es lo que se conoce

Más detalles

Estructura de Bases de datos. Leonardo Víquez Acuña

Estructura de Bases de datos. Leonardo Víquez Acuña Estructura de Bases de datos Leonardo Víquez Acuña Lenguajes de Bases de Datos Un sistema de bases de datos proporciona Un lenguaje de definición de datos para especificar el esquema de la base de datos

Más detalles

Tutorial de Moodle. Actividad Cuestionario

Tutorial de Moodle. Actividad Cuestionario Tutorial de Moodle Actividad Cuestionario Cuestionario Para qué sirve? El Cuestionario es una actividad autoevaluable, en la cual la nota se calcula automáticamente. Sirve al alumno como autoevaluación

Más detalles

Adelacu Ltda. www.adelacu.com Fono +562-218-4749. Graballo+ Agosto de 2007. Graballo+ - Descripción funcional - 1 -

Adelacu Ltda. www.adelacu.com Fono +562-218-4749. Graballo+ Agosto de 2007. Graballo+ - Descripción funcional - 1 - Graballo+ Agosto de 2007-1 - Índice Índice...2 Introducción...3 Características...4 DESCRIPCIÓN GENERAL...4 COMPONENTES Y CARACTERÍSTICAS DE LA SOLUCIÓN...5 Recepción de requerimientos...5 Atención de

Más detalles

ELEMENTO I INTRODUCCION A LOS SISTEMAS DE BASES DE DATOS

ELEMENTO I INTRODUCCION A LOS SISTEMAS DE BASES DE DATOS Base de Datos ELEMENTO I INTRODUCCION A LOS SISTEMAS DE BASES DE DATOS Una base de datos es un conjunto de elementos de datos que se describe a sí mismo, con relaciones entre esos elementos, que presenta

Más detalles

Servicio de Informática Vicerrectorado de Tecnologías de la Información y la Comunicación

Servicio de Informática Vicerrectorado de Tecnologías de la Información y la Comunicación Vicerrectorado de Tecnologías de la Información y la Comunicación Guía del Profesor Última Actualización 19 de noviembre de 2014 Tabla de contenido 1. INTRODUCCIÓN... 3 2. REQUISITOS PREVIOS... 4 3. ACCESO

Más detalles

Módulo II - Excel. Identificando tipos de datos... 2. Introduciendo datos en las celdas... 3. Llenando automáticamente las celdas...

Módulo II - Excel. Identificando tipos de datos... 2. Introduciendo datos en las celdas... 3. Llenando automáticamente las celdas... Módulo II - Excel Índice Identificando tipos de datos... 2 Introduciendo datos en las celdas... 3 Llenando automáticamente las celdas... 4 Seleccionando un rango de celdas... 5 Seleccionando una fila o

Más detalles

III Curso para Investigadores sobre Normas de Buena Práctica Clínica (BPC) de Recogida de Datos (CRD).

III Curso para Investigadores sobre Normas de Buena Práctica Clínica (BPC) de Recogida de Datos (CRD). III Curso para Investigadores sobre Normas de Buena Práctica Clínica (BPC) Diseño o y cumplimentación de un Cuaderno de Recogida de Datos (CRD). La versión n electrónica. Patricia Mª M Rodríguez Fortúnez

Más detalles

Capítulo 4. Requisitos del modelo para la mejora de la calidad de código fuente

Capítulo 4. Requisitos del modelo para la mejora de la calidad de código fuente Capítulo 4. Requisitos del modelo para la mejora de la calidad de código fuente En este capítulo definimos los requisitos del modelo para un sistema centrado en la mejora de la calidad del código fuente.

Más detalles

NOTIFICACIÓN DE INCIDENCIAS RELACIONADAS CON MEDICAMENTOS DE USO HUMANO GUÍA PARA LA PRESENTACIÓN DE NOTIFICACIONES

NOTIFICACIÓN DE INCIDENCIAS RELACIONADAS CON MEDICAMENTOS DE USO HUMANO GUÍA PARA LA PRESENTACIÓN DE NOTIFICACIONES NOTIFICACIÓN DE INCIDENCIAS RELACIONADAS CON MEDICAMENTOS DE USO HUMANO GUÍA PARA LA PRESENTACIÓN DE NOTIFICACIONES Versión: 18/01/2010 V1.0- - 1 ÍNDICE 1 Descripción general de la presentación de NOTIFICACIONES...

Más detalles

Manual del Usuario de Microsoft Access Introducción - Página 1. I. Introducción. I.1. Base de Datos Relacional

Manual del Usuario de Microsoft Access Introducción - Página 1. I. Introducción. I.1. Base de Datos Relacional Manual del Usuario de Microsoft Access Introducción - Página 1 I. Introducción I.1. Base de Datos Relacional Una base de datos relacional es una colección de información secundaria a un tema o propósito

Más detalles

INDICADORES POR ENCUESTA. Cuaderno Práctico -1 -

INDICADORES POR ENCUESTA. Cuaderno Práctico -1 - INDICADORES POR ENCUESTA Cuaderno Práctico -1 - ÍNDICE Elaboración del CUESTIONARIO...- 4 - Selección de la MUESTRA...- 5 - APLICACIÓN del cuestionario...- 7 - MECANIZACIÓN de datos...- 8 - Cálculo de

Más detalles

INSTALACIÓN DE MEDPRO

INSTALACIÓN DE MEDPRO 1 Estimado Cliente: Uno de los objetivos que nos hemos marcado con nuestra nueva plataforma de gestión, es que un cliente pueda instalar MedPro y realizar su puesta en marcha de forma autónoma. Siga paso

Más detalles

CASO PRÁCTICO PRÉSTAMOS. VALIDACIÓN DE LA INFORMACIÓN

CASO PRÁCTICO PRÉSTAMOS. VALIDACIÓN DE LA INFORMACIÓN CASO PRÁCTICO PRÉSTAMOS. VALIDACIÓN DE LA INFORMACIÓN Nuestra empresa necesita realizar una ampliación de negocio para lo cual estamos buscando un inmueble que se adapte a nuestras necesidades. Para financiar

Más detalles

Generación de baterías de preguntas

Generación de baterías de preguntas Herramienta Exámenes Para utilizar la herramienta Exámenes, en primer lugar debe añadirse al menú de la izquierda siguiendo el procedimiento descrito en el documento Añadir/eliminar herramientas del menú

Más detalles

SUBDIRECCION GENERAL DE TECNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓN Y DE LAS COMUNICACIONES

SUBDIRECCION GENERAL DE TECNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓN Y DE LAS COMUNICACIONES Manual de Usuario SUBDIRECCION GENERAL DE TECNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓN Y DE LAS COMUNICACIONES Nº Versión: 1.0 Fecha: 08/11/2006 1 1. INTRODUCCIÓN... 3 2. ASPECTOS COMUNES DE LA APLICACIÓN... 4 3. CONSULTA

Más detalles

BASES DE DATOS OFIMÁTICAS

BASES DE DATOS OFIMÁTICAS BASES DE DATOS OFIMÁTICAS Qué es una Bases de Datos Ofimática?. En el entorno de trabajo de cualquier tipo de oficina ha sido habitual tener un archivo con gran parte de la información necesaria para el

Más detalles

Gestión Documental ERP

Gestión Documental ERP N. Documento Revisión Nº: 1.0 Fecha: 30/03/11 Introducción 1 Configuración de la Gestión Documental ERP 2 Funcionamiento de la Gestión Documental ERP 6 ÍNDICE Introducción El programa Ahora permite una

Más detalles

Manual de Usuario. Extractor Service. www.zktime.eu

Manual de Usuario. Extractor Service. www.zktime.eu Manual de Usuario www.zktime.eu INDICE Página Introducción 1 1. Primeros pasos 1 1.1 Instalación 1 1.2 Finalizando la instalación 2 2. Configuración 3 2.1 Configuración de base de datos 3 2.1.1 Configuración

Más detalles

FileMaker 14. Guía ODBC y JDBC

FileMaker 14. Guía ODBC y JDBC FileMaker 14 Guía ODBC y JDBC 2004-2015 FileMaker, Inc. Reservados todos los derechos. FileMaker, Inc. 5201 Patrick Henry Drive Santa Clara, California 95054 FileMaker y FileMaker Go son marcas comerciales

Más detalles

MANUAL DE USUARIO EDITOR Y AUTOR PROPUESTA DIDACTICA A. ESTRUCTURA DE LA APLICACIÓN PARA AUTORES Y EDITORES

MANUAL DE USUARIO EDITOR Y AUTOR PROPUESTA DIDACTICA A. ESTRUCTURA DE LA APLICACIÓN PARA AUTORES Y EDITORES MANUAL DE USUARIO EDITOR Y AUTOR PROPUESTA DIDACTICA Objetivo: Reconocer e interiorizar la estructura y función del sistema de publicación de contenidos Aplication Action. A. ESTRUCTURA DE LA APLICACIÓN

Más detalles

Práctica1. Introducción a Microsoft Access. Qué es Access?

Práctica1. Introducción a Microsoft Access. Qué es Access? Práctica1. Introducción a Microsoft Access Los sistemas de información empresariales tienen como misión el proporcionar información precisa en el momento adecuado, tanto para la gestión y realización de

Más detalles

ACCESS 2010 OFIMÁTICA AULA MENTOR

ACCESS 2010 OFIMÁTICA AULA MENTOR ACCESS 2010 OFIMÁTICA AULA MENTOR Módulo I: Introducción UNIDADES DIDÁCTICAS: 1. Unidad didáctica 1 2 Introducción a las Bases de Datos 2. Unidad didáctica 2 10 Comenzar a trabajar con Access Página 1

Más detalles

Gestión de datos clínicos 4 GESTIÓN DE DATOS CLÍNICOS

Gestión de datos clínicos 4 GESTIÓN DE DATOS CLÍNICOS 4 GESTIÓN DE DATOS CLÍNICOS 208 209 Durante la primera etapa de realización de éste trabajo se recopiló información sobre diferentes ensayos clínicos, para estudiar qué factores influían en la respuesta

Más detalles

Base de Datos. Profesor: José Miguel Rubio L. P. UNIVERSIDAD CATÓLICA DE VALPARAÍSO FACULTAD DE INGENIERÍA ESCUELA DE ING.

Base de Datos. Profesor: José Miguel Rubio L. P. UNIVERSIDAD CATÓLICA DE VALPARAÍSO FACULTAD DE INGENIERÍA ESCUELA DE ING. P. UNIVERSIDAD CATÓLICA DE VALPARAÍSO FACULTAD DE INGENIERÍA ESCUELA DE ING. INFORMÁTICA Base de Datos Usuario A Programa de Aplicación Bodega Usuario B Usuario N Insumo Proveedor Profesor: José Miguel

Más detalles

Portales que ofrecen servicios de wiki

Portales que ofrecen servicios de wiki Qué es una wiki Una wiki es un sitio web que permite a todos acceder y participar; se pueden crear o editar fácilmente contenidos sin precisar ninguna herramienta técnica. Lo único necesario es un ordenador

Más detalles

www.pildorasinformaticas.com Página 1

www.pildorasinformaticas.com Página 1 Capítulo 1. CREACIÓN DE BBDD Y VALIDACIÓN DE DATOS... 4 1.1. Crear una BBDD... 4 1.2. Formulario de entrada de datos... 5 1.3. Importación de datos... 7 1.4. Ordenación de registros... 10 1.5. Autofiltros...

Más detalles

DIRECTRICES DEL CP PARA LA CORRESPONDENCIA MEDIANTE CORREO ELECTRÓNICO EN EL TRATAMIENTO DE LOS PACIENTES 1. INTRODUCCIÓN...2 2. DEFINICIONES...

DIRECTRICES DEL CP PARA LA CORRESPONDENCIA MEDIANTE CORREO ELECTRÓNICO EN EL TRATAMIENTO DE LOS PACIENTES 1. INTRODUCCIÓN...2 2. DEFINICIONES... DIRECTRICES DEL CP PARA LA CORRESPONDENCIA MEDIANTE CORREO ELECTRÓNICO EN EL TRATAMIENTO DE LOS PACIENTES 1. INTRODUCCIÓN...2 2. DEFINICIONES...2 3. OBJETO DE LAS DIRECTRICES...2 4. BENEFICIOS Y RIESGOS

Más detalles

UNIVERSIDAD DON BOSCO FACULTAD DE ESTUDIOS TECNOLÓGICOS

UNIVERSIDAD DON BOSCO FACULTAD DE ESTUDIOS TECNOLÓGICOS UNIVERSIDAD DON BOSCO FACULTAD DE ESTUDIOS TECNOLÓGICOS CICLO: 01/ 2015 Nombre de la Practica: Lugar de Ejecución: Tiempo Estimado: Materia: GUIA DE LABORATORIO #06 Introducción a Excel. Tablas y datos,

Más detalles

CURSOS DE OFIMATICA ::

CURSOS DE OFIMATICA :: CURSOS DE OFIMATICA :: Access Nivel Inicial :: Access Nivel Medio :: Access Nivel Avanzado :: Excel Nivel Inicial :: Excel Nivel Medio :: Excel Nivel Avanzado :: Power Point Nivel Inicial :: Power Point

Más detalles

Herramienta Encuestas. MiAulario

Herramienta Encuestas. MiAulario Herramienta Encuestas MiAulario Introducción... 2 Menú de la herramienta... 3 Panel de encuestas... 3 Mis encuestas... 4 Añadir encuesta... 4 Mis plantillas... 7 Añadir elemento: pregunta o cabecera...

Más detalles

DEPÓSITO DIGITAL D2 y RECEPCIÓN DEPÓSITO DIGITAL RD2

DEPÓSITO DIGITAL D2 y RECEPCIÓN DEPÓSITO DIGITAL RD2 DEPÓSITO DIGITAL D2 y RECEPCIÓN DEPÓSITO DIGITAL RD2 (para ejercicios iniciados antes del 01-01-2008) 20 de febrero de 2014 Colegio de Registradores de España C/ Diego de León, 21 28006 Madrid Depósito

Más detalles

ICARO MANUAL DE LA EMPRESA

ICARO MANUAL DE LA EMPRESA ICARO MANUAL DE LA EMPRESA 1. ENTRANDO EN ICARO Para acceder al Programa ICARO tendremos que entrar en http://icaro.ual.es Figura 1 A continuación os aparecerá la página de Inicio del aplicativo ICARO.

Más detalles

Microsoft Access proporciona dos métodos para crear una Base de datos.

Microsoft Access proporciona dos métodos para crear una Base de datos. Operaciones básicas con Base de datos Crear una Base de datos Microsoft Access proporciona dos métodos para crear una Base de datos. Se puede crear una base de datos en blanco y agregarle más tarde las

Más detalles

OJS. Manual de usuario Editor

OJS. Manual de usuario Editor OJS Manual de usuario Editor Ingrese al sistema OJS a través de www.publicaciones.urbe.edu. Coloque su nombre de usuario, contraseña y pulse sobre Ingreso. Accederá a una página de inicio en la cual puede

Más detalles

FileMaker 11. Guía ODBC y JDBC

FileMaker 11. Guía ODBC y JDBC FileMaker 11 Guía ODBC y JDBC 2004-2010 FileMaker, Inc. Reservados todos los derechos. FileMaker, Inc. 5201 Patrick Henry Drive Santa Clara, California 95054 FileMaker es una marca comercial de FileMaker,

Más detalles

Qué es una base de datos?

Qué es una base de datos? Qué es una base de datos? Una base de datos es un conjunto de datos organizados en filas y columnas. Access 2010 es una base de datos relacional, con lo que aún estando los datos guardados en tablas diferentes

Más detalles

Principios de diseño de bases de datos. Introducción

Principios de diseño de bases de datos. Introducción Principios de diseño de bases de datos Introducción Uno de los pasos cruciales en la construcción de una aplicación que maneje una base de datos, es sin duda, el diseño de la base de datos. Si las tablas

Más detalles

OJS: Open Journal System Manual de Usuario Rol Editor Asignación de envíos y gestión de números

OJS: Open Journal System Manual de Usuario Rol Editor Asignación de envíos y gestión de números OJS: Open Journal System Manual de Usuario Rol Editor Asignación de envíos y gestión de números Editor El editor supervisa la totalidad del proceso editorial y de publicación. Por regla general, el editor,

Más detalles

Manual de ayuda Colegio Oficial de Físicos. Cómo configurar mi correo actual @cofis.es. Página 1 de 48

Manual de ayuda Colegio Oficial de Físicos. Cómo configurar mi correo actual @cofis.es. Página 1 de 48 Manual de ayuda Colegio Oficial de Físicos Cómo configurar mi correo actual @cofis.es Página 1 de 48 Índice Pág. 1. Presentación... 3 2. Consideraciones previas... 4 3. Calendario... 6 4. Acciones a realizar

Más detalles

MANUAL DE USUARIO Aplicación de Registro de Agrupaciones Empresariales Innovadoras (ARAEI)

MANUAL DE USUARIO Aplicación de Registro de Agrupaciones Empresariales Innovadoras (ARAEI) MANUAL DE USUARIO Aplicación de Registro de Agrupaciones Empresariales Innovadoras (ARAEI) www.minetur.gob.es Índice del manual 1. Introducción... 3 2. Instalación... 4 2.1 Entornos Windows... 4 2.2 Entornos

Más detalles

Las bases de datos pueden dividirse en dos grupos, considerando su función primordial, a saber:

Las bases de datos pueden dividirse en dos grupos, considerando su función primordial, a saber: Base de datos De Wikipedia, la enciclopedia libre. Una base de datos es un conjunto de datos que pertenecen al mismo contexto almacenados sistemáticamente para su uso posterior. En este sentido, una biblioteca

Más detalles

CASO PRÁCTICO GESTIÓN DE PEDIDOS

CASO PRÁCTICO GESTIÓN DE PEDIDOS CASO PRÁCTICO GESTIÓN DE PEDIDOS Tenemos una tabla con los precios unitarios de los productos de nuestra empresa por categorías de clientes. Los clientes están clasificados en categorías de 1 a 4- en función

Más detalles

Aclaraciones sobre la aplicación de la normativa de ensayos clínicos a partir del 1 de mayo de 2004 (versión 15 de julio 2004)

Aclaraciones sobre la aplicación de la normativa de ensayos clínicos a partir del 1 de mayo de 2004 (versión 15 de julio 2004) agencia española de Aclaraciones sobre la aplicación de la normativa de ensayos clínicos a partir del 1 de mayo de 2004 (versión 15 de julio 2004) El Real Decreto 223/2004, de 6 de febrero por el que se

Más detalles

CARPETAS Y CONCEPTOS Bienvenidos a la sencillez

CARPETAS Y CONCEPTOS Bienvenidos a la sencillez ADAIO: GESTOR DOCUMENTAL adaio es un potente sistema de gestión documental preparado para adaptarse con facilidad a las necesidades de empresas de cualquier tamaño y sector. Teniendo en cuenta la estructura

Más detalles

Manual de Quipux para usuarios finales

Manual de Quipux para usuarios finales Quipux, gestiona la documentación digital y/o impresa, dicha documentación puede se interna, es decir aquella que se remite y se recibe en los departamentos de la misma organización. Asimismo, el Quipux

Más detalles

AUTO-REGISTRO DE LAS AUTORIDADES

AUTO-REGISTRO DE LAS AUTORIDADES MINISTERIO DE POLÍTICA TERRITORIAL Y ADMINISTRACIÓN PÚBLICA SECRETARÍA DE ESTADO DE COOPERACIÓN TERRITORIAL DIRECCIÓN GENERAL DE COOPERACIÓN AUTONÓMICA COORDINADOR NACIONAL DEL SISTEMA DE INFORMACIÓN DEL

Más detalles

2.1.- EJEMPLO DE UN PROGRAMA FORTRAN

2.1.- EJEMPLO DE UN PROGRAMA FORTRAN 2.1.- EJEMPLO DE UN PROGRAMA FORTRAN Con el presente apartado comenzaremos a conocer cómo se escribe un programa en lenguaje FORTRAN bajo el entorno de programación FORTRAN. En primer lugar conozcamos

Más detalles

Manual CMS Mobincube

Manual CMS Mobincube Manual CMS Mobincube CMS Mobincube Qué es? El CMS (Sistema de Gestión de Contenidos) es un completo website que permite la creación y actualización de contenido remoto. De esta forma, una vez creada una

Más detalles

Circuito de Convalidaciones: Manual de usuario

Circuito de Convalidaciones: Manual de usuario Circuito de : Manual Circuito de : Manual de usuario Autor: SIGMA A.I.E. Compañía: SIGMA A.I.E. 1 EXPS sigm@- Gestión de Circuito de : Manual Índice 1. Introducción... 4 2. Circuito completo de convalidaciones...

Más detalles

BANCO DE PREGUNTAS PARA EVALUACIÓN DE CONOCIMIENTOS DEL CONCURSO DE MÉRITOS Y OPOSICIÓN EXPERTO EN DESARROLLO DE SISTEMAS 1

BANCO DE PREGUNTAS PARA EVALUACIÓN DE CONOCIMIENTOS DEL CONCURSO DE MÉRITOS Y OPOSICIÓN EXPERTO EN DESARROLLO DE SISTEMAS 1 BANCO DE PREGUNTAS PARA EVALUACIÓN DE CONOCIMIENTOS DEL CONCURSO DE MÉRITOS Y OPOSICIÓN EXPERTO EN DESARROLLO DE SISTEMAS 1 1. Cuáles de los siguientes enunciados son declaraciones válidas? 2. Cuál de

Más detalles

COMANDOS DE SQL, OPERADORES, CLAUSULAS Y CONSULTAS SIMPLES DE SELECCIÓN

COMANDOS DE SQL, OPERADORES, CLAUSULAS Y CONSULTAS SIMPLES DE SELECCIÓN COMANDOS DE SQL, OPERADORES, CLAUSULAS Y CONSULTAS SIMPLES DE SELECCIÓN Tipos de datos SQL admite una variada gama de tipos de datos para el tratamiento de la información contenida en las tablas, los tipos

Más detalles

Práctica 1. Desarrollo de bases de datos con Microsoft Access 1.1. Descripción de Microsoft Access 2000

Práctica 1. Desarrollo de bases de datos con Microsoft Access 1.1. Descripción de Microsoft Access 2000 Práctica 1. Desarrollo de bases de datos con Microsoft Access 1.1. Descripción de Microsoft Access 2000 Microsoft Access 2000 para Windows es un SGBDR (Sistema de Gestión de Bases de Datos Relacional)

Más detalles

Sage CRM. 7.2 Guía de autoservicio

Sage CRM. 7.2 Guía de autoservicio Sage CRM 7.2 Guía de autoservicio Copyright 2013 Sage Technologies Limited, editor de este trabajo. Todos los derechos reservados. Quedan prohibidos la copia, el fotocopiado, la reproducción, la traducción,

Más detalles

PRÁCTICA B2. Definición y modificación de datos en SQL

PRÁCTICA B2. Definición y modificación de datos en SQL 3º Ingeniero Técnico en Informática de Sistemas Facultad de Informática Asignatura: Fundamentos de Bases de Datos Curso: 2007/08 PRÁCTICA B2. Definición y modificación de datos en SQL Objetivos Construir

Más detalles

Manual de Uso de la nueva solución de Gestión de. Peticiones Informáticas

Manual de Uso de la nueva solución de Gestión de. Peticiones Informáticas Manual de Uso de la nueva solución de Gestión de Peticiones Informáticas INDICE 1 INTRODUCCIÓN... 3 2 ACCESO A LA APLICACIÓN... 5 3 DESCRIPCIÓN DE LAS PANTALLAS... 7 3.1 CONSOLA DE GESTIÓN... 7 3.2 PANTALLA

Más detalles

Unidad didáctica 2: Metodologías de desarrollo de Bases de Datos. Unidad didáctica 1: Fase de análisis de requisitos Modelo E/R

Unidad didáctica 2: Metodologías de desarrollo de Bases de Datos. Unidad didáctica 1: Fase de análisis de requisitos Modelo E/R índice Módulo A Unidad didáctica 1: Introducción a las Bases de Datos Unidad didáctica 2: Metodologías de desarrollo de Bases de Datos 3 19 Módulo B Unidad didáctica 1: Fase de análisis de requisitos Modelo

Más detalles

Guías técnicas Grupo Danysoft: InterBase para programadores Delphi

Guías técnicas Grupo Danysoft: InterBase para programadores Delphi Guías técnicas Grupo Danysoft: InterBase para programadores Delphi Por Pablo Reyes Equipo Grupo Danysoft febrero de 2002 - (902) 123146 www.danysoft.com Este documento se ha realizado utilizando Doc-To-Help,

Más detalles

A continuación se describen cuáles son los elementos principales de las tablas, cómo crear una y cómo modificarla.

A continuación se describen cuáles son los elementos principales de las tablas, cómo crear una y cómo modificarla. 4. TABLAS A continuación se describen cuáles son los elementos principales de las tablas, cómo crear una y cómo modificarla. 4.1. Principales Elementos Al momento de generar y diseñar una tabla es importante

Más detalles

Joomla!: La web en entornos educativos. Capítulos 7 y 8

Joomla!: La web en entornos educativos. Capítulos 7 y 8 Joomla!: La web en entornos educativos Capítulos 7 y 8 Material actualizado a septiembre de 2012 Índice Índice de contenido 7. Menús...109 7.1. Introducción...109 7.2. Gestión de menús...109 7.3. Gestión

Más detalles

ADMINISTRACIÓN DE BASES DE DATOS DISTRIBUIDAS

ADMINISTRACIÓN DE BASES DE DATOS DISTRIBUIDAS 5 ADMINISTRACIÓN DE BASES DE DATOS DISTRIBUIDAS Contenido: 5.1 Conceptos Generales Administración de Bases de Datos Distribuidas 5.1.1 Administración la Estructura de la Base de Datos 5.1.2 Administración

Más detalles

1. DATA PORTER OUT... 1

1. DATA PORTER OUT... 1 INDICE Contenido Pág 1. DATA PORTER OUT... 1 1.1. FICHEROS DE DATOS NECESARIOS:...2 1.2. PARÁMETROS DE ENTRADA:...5 1.3. FUNCIONAMIENTO:...5 1.4. OBSERVACIONES:...9 NOTA: ESTE DOCUMENTO SE ENCUENTRA EN

Más detalles

Guía nuevo panel de clientes acens

Guía nuevo panel de clientes acens Guía nuevo panel de clientes acens Calle San Rafael, 14 28108 Alcobendas (Madrid) 900 103 293 www.acens.com 1. Estructura del panel de administración El panel de control presenta un diseño renovado y algunas

Más detalles

FileMaker 13. Guía ODBC y JDBC

FileMaker 13. Guía ODBC y JDBC FileMaker 13 Guía ODBC y JDBC 2004-2013 FileMaker, Inc. Reservados todos los derechos. FileMaker, Inc. 5201 Patrick Henry Drive Santa Clara, California 95054 FileMaker y Bento son marcas comerciales de

Más detalles

Tipos de datos. A la hora de crear un campo en una tabla, hay que especificar de qué tipo son los datos que se van a almacenar en ese campo.

Tipos de datos. A la hora de crear un campo en una tabla, hay que especificar de qué tipo son los datos que se van a almacenar en ese campo. Manual Basico de manejo de Access (Microsoft). 1. Introducción Qué es una base de datos? Una biblioteca ha de mantener listas de los libros que posee, de los usuarios que tiene, una escuela, de sus alumnos

Más detalles

LMS: Manual del coordinador

LMS: Manual del coordinador Sistema UNOi LMS: Manual del coordinador En este Learning Coffee aprenderá a: Crear proyectos y subir recursos en el LMS. Gestionar y clasificar la biblioteca del LMS. Configurar correctamente las clases

Más detalles

GUÍA DE USO DEL MÓDULO DE SEGUIMIENTO EQUAL PARA GESTIÓN DE PROYECTOS DE ACCIÓN 3

GUÍA DE USO DEL MÓDULO DE SEGUIMIENTO EQUAL PARA GESTIÓN DE PROYECTOS DE ACCIÓN 3 MINISTERIO DE TRABAJO Y ASUNTOS SOCIALES SECRETARÍA GENERAL DE EMPLEO Unidad Administradora del Fondo Social Europeo GUÍA DE USO DEL MÓDULO DE SEGUIMIENTO EQUAL PARA GESTIÓN DE PROYECTOS DE ACCIÓN 3 Unión

Más detalles

MatemásTIC. Estudio y práctica del álgebra matricial con una aplicación TIC didáctica y sencilla. 65 Noviembre 2010, pp. 57-67

MatemásTIC. Estudio y práctica del álgebra matricial con una aplicación TIC didáctica y sencilla. 65 Noviembre 2010, pp. 57-67 65, pp. 57-67 Estudio y práctica del álgebra matricial con una aplicación TIC didáctica y sencilla MatemásTIC A lo largo de los distintos números de Suma nos planteamos en esta sección descubrir distintas

Más detalles

Manual del Investigador de OpenClinica

Manual del Investigador de OpenClinica Manual del Investigador de OpenClinica Índice de Contenidos 1. Introducción... 3 2. Login en OpenClinica... 3 3. Entrada de Datos... 4 3.1. Añadir Pacientes... 4 3.2. Entrada de Datos de las Visitas...

Más detalles

PROGRAMA DE ESTUDIOS BASE DE DATOS

PROGRAMA DE ESTUDIOS BASE DE DATOS PROGRAMA DE ESTUDIOS BASE DE DATOS IDENTIFICACIÓN DEL CURSO Ubicación HCA HTI Total de horas Valor en créditos 5 semestre 1 3 4 4 Tipo de curso Obligatorio Matemáticas V Física III Inglés III Asignaturas

Más detalles

ESCUELA SUPERIOR DE INFORMATICA Prácticas de Estadística UNA SESIÓN EN SPSS

ESCUELA SUPERIOR DE INFORMATICA Prácticas de Estadística UNA SESIÓN EN SPSS UNA SESIÓN EN SPSS INTRODUCCIÓN. SPSS (Statistical Product and Service Solutions) es un paquete estadístico orientado, en principio, al ámbito de aplicación de las Ciencias sociales, es uno de las herramientas

Más detalles

1 UNIDAD 4 - CREA TABLAS DINÁMICAS Y GRÁFICOS DINÁMICOS

1 UNIDAD 4 - CREA TABLAS DINÁMICAS Y GRÁFICOS DINÁMICOS 1.1 TABLAS DINÁMICAS 1 UNIDAD 4 - CREA TABLAS DINÁMICAS Y GRÁFICOS DINÁMICOS Los informes de tablas dinámicas organizan y resumen los datos, permitiendo comparar y analizar la información mostrando diferentes

Más detalles

Guía de uso del sistema CV-Online

Guía de uso del sistema CV-Online Guía de uso del sistema CV-Online 1.- Registro. a.- Pasos para completar el formulario. 2.- Ingreso al sistema. a.- Olvidó su Usuario o contraseña? b.- Consulta. c.- Crear nueva cuenta. 3.- Administrador

Más detalles

Difusión de la información de badea a través de la página web del Instituto de Estadística de Andalucía

Difusión de la información de badea a través de la página web del Instituto de Estadística de Andalucía Difusión de la información de badea a través de la página web del Instituto de Estadística de Andalucía Álvarez Picazo, Susana Lidia susanalidia.alvarez@juntadeandalucia.es Iglesias Espinosa, Diego Daniel

Más detalles

SISTEMA DE CONTROL DE PRESENCIA

SISTEMA DE CONTROL DE PRESENCIA SISTEMA DE CONTROL DE PRESENCIA 1 SISTEMA DE CONTROL DE PRESENCIA 1 1 GENERALIDADES DE LA APLICACIÓN 3 2 SEGURIDAD Y ACCESO AL PROGRAMA 7 2.1 Mantenimiento de usuarios 7 2.2 Perfiles 9 3 GESTIÓN DE EMPRESAS

Más detalles

Guía Práctica. Certificado electrónico: Qué es y cómo obtenerlo

Guía Práctica. Certificado electrónico: Qué es y cómo obtenerlo Guía Práctica Certificado electrónico: Qué es y cómo obtenerlo Qué es un certificado electrónico? Es un certificado que nos permite realizar trámites y gestiones con la Administración de la Comunidad de

Más detalles

TALLER COMPUTACIÓN II

TALLER COMPUTACIÓN II Prof. Martín Ferreyra TALLER COMPUTACIÓN II MANEJO AVANZADO DE MS WORD COMBINAR CORRESPONDENCIA Combinar Correspondencia Instituto Secundario John Kennedy Unidad 2. Combinar correspondencia (I) Mediante

Más detalles

NORMA TÉCNICA NTC- ISO COLOMBIANA 9001

NORMA TÉCNICA NTC- ISO COLOMBIANA 9001 NORMA TÉCNICA NTC- ISO COLOMBIANA 9001 2008-11-14 SISTEMA DE GESTIÓN DE LA CALIDAD. REQUISITOS E: QUALITY MANAGEMENT SYSTEMS. REQUIREMENTS CORRESPONDENCIA: esta norma es idéntica (IDT) a la norma ISO 9001:2008

Más detalles

Guía panel de clientes Hostalia

Guía panel de clientes Hostalia Guía panel de clientes Hostalia Estructura Gestión de consultas (tickets) Administración de cliente Facturación Productos y servicios Alojamiento Web y BBDD Gestión de correo Gestión de dominios Aplicaciones

Más detalles

MANUAL DE LA APLICACIÓN DE GESTIÓN DE CRIONIZADOS

MANUAL DE LA APLICACIÓN DE GESTIÓN DE CRIONIZADOS MANUAL DE LA APLICACIÓN DE GESTIÓN DE CRIONIZADOS NEVERO 1.3 Acceso a la aplicación 1 Mantenimiento de Administradores 2 Alta Modificación: 2 Baja: 2 Mantenimiento de Tanques 3 Modificación: 3 Baja: 3

Más detalles

Manual de usuario de la aplicación telemática de notificación de detecciones de radiactividad en instalaciones de gestión de materiales metálicos

Manual de usuario de la aplicación telemática de notificación de detecciones de radiactividad en instalaciones de gestión de materiales metálicos MU-NOTIFDET-09/01 Manual de usuario de la aplicación telemática de notificación de detecciones de radiactividad en instalaciones de gestión de materiales metálicos (Versión 2) Septiembre / 2009 Área de

Más detalles

Introducción a macros en Excel 2007

Introducción a macros en Excel 2007 MACROS CON EXCEL Capítulo 1 Introducción a macros en Excel 2007 A lo largo de este primer capítulo comenzaremos a recorrer el camino de las macros en Excel 2007. Para eso, conoceremos las herramientas

Más detalles

Tutorial Paso a Paso para la Importación de Datos desde otras aplicaciones de Contabilidad y Adaptación a la Normativa NIC

Tutorial Paso a Paso para la Importación de Datos desde otras aplicaciones de Contabilidad y Adaptación a la Normativa NIC Tutorial Paso a Paso para la Importación de Datos desde otras aplicaciones de Contabilidad y Adaptación a la Normativa NIC (White Paper Revisión: 21/04/2008) ContaWin Office, ContaWin CS, IslaWin Gestión

Más detalles

MANUAL DE AYUDA TAREA PROGRAMADA COPIAS DE SEGURIDAD

MANUAL DE AYUDA TAREA PROGRAMADA COPIAS DE SEGURIDAD MANUAL DE AYUDA TAREA PROGRAMADA COPIAS DE SEGURIDAD Fecha última revisión: Diciembre 2010 Tareas Programadas TAREAS PROGRAMADAS... 3 LAS TAREAS PROGRAMADAS EN GOTELGEST.NET... 4 A) DAR DE ALTA UN USUARIO...

Más detalles

Así, si p.ej. seleccionamos la tabla Hoteles de alguna práctica anterior, y seleccionamos

Así, si p.ej. seleccionamos la tabla Hoteles de alguna práctica anterior, y seleccionamos ESCUELA UNIVERSITARIA DE TURISMO DIPLOMATURA DE TURISMO BASES DE DATOS Y EL SECTOR TURÍSTICO CURSO 02/03 CREACIÓN DE FORMULARIOS CON ACCESS. Access permite la inserción, eliminación y modificación de registros

Más detalles

AHORA EXPRESS CRM MANUAL DE USUARIO CRM EXPRESS MANUAL 1

AHORA EXPRESS CRM MANUAL DE USUARIO CRM EXPRESS MANUAL 1 AHORA EXPRESS CRM MANUAL DE USUARIO CRM EXPRESS MANUAL 1 Contenido AHORA CRM EXPRESS... 1 Introducción... 6 Gestión de Empleados... 6 Acceso... 6 Gestión... 8 Procesos... 10 Resumen... 10 Siguiendo a...

Más detalles

Tema: Creacion de una base de datos utilizando sintaxis Sql.

Tema: Creacion de una base de datos utilizando sintaxis Sql. Base de datos I. Guía 2 1 Facultad: Ingeniería Escuela: Computación Asignatura: Base de datos I Tema: Creacion de una base de datos utilizando sintaxis Sql. Objetivo Específico Comprender la sintaxis SQL

Más detalles

MANUAL DE USUARIO FACTURACIÓN ELECTRÓNICA

MANUAL DE USUARIO FACTURACIÓN ELECTRÓNICA MANUAL DE USUARIO FACTURACIÓN ELECTRÓNICA Proveedores PLATAFORMA FACTURACIÓN ELECTRÓNICA PARA PROVEEDORES DE LA JUNTA DE COMUNIDADES DE CASTILLA LA MANCHA. Índice 1. INTRODUCCIÓN... 3 2. ACCESO A LA PLATAFORMA

Más detalles